SparseNet:基于scikit学习的Sparse Net实现 源码
稀疏网 Sparse-Net基于scikit-learn的实现,这是一种无监督的体系结构,有助于进行特征检测。 它由多层稀疏编码组成,可将特征分为权重和字典两部分。 字典表示特征的复杂结构(如边缘等),权重表示字典中的特定特征是否存在于当前样本中。 权重矩阵稀疏。 安装 在运行之前,从其官方网站安装matplotlib和scikit-learn。 跑步 cd ./src python3 SparseNet.py
文件列表
SparseNet-master.zip
(预估有个7文件)
SparseNet-master
src
SparseNet_mat.py
2KB
Sparse-Theano_2.py
2KB
FeatDisplay.py
389B
SparseNet.py
2KB
__init.py__
0B
.gitignore
41B
README.md
634B
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